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Bienen zählen mit KI

Bienen zählen mit KI: HM-Masterand Lorin Arndt montiert den Vorbau am Bienenstock von Matthias Wick, Hobbyimker in Baldham (Foto: Johannes Lesser)
Bienen zählen mit KI: HM-Masterand Lorin Arndt montiert den Vorbau am Bienenstock von Matthias Wick, Hobbyimker in Baldham (Foto: Johannes Lesser)

[22|06|2022]

Wie die Populationsgröße von Bienen und Umwelteinflüsse zusammenhängen

 

Wie viele Bienen verlassen täglich den Stock und wie viele kehren nach Erkundungs- oder Sammeltätigkeit wieder zurück? Bisher konnte die Populationsgröße im Stock nur geschätzt werden. Um Bienen mit möglichst hoher Genauigkeit zu zählen und die Daten mit Umwelteinflüssen abzugleichen, entwickelten HM-Forschende ein kamerabasiertes KI-System mithilfe modernster Technik.

 

Qualitative Einschätzungen mit Messungen abgleichen

Matthias Wick, privater Imker in Baldham bei München, initiierte mit der Hochschule München (HM) das Projekt „Environment and Bee Monitor“ (EnBeeMo). Gemeinsam entwickelten sie einen Vorbau für Bienenstöcke, der die Bienen mithilfe KI zählt, ohne sie in ihrem natürlichen Verhalten zu beeinflussen. „Es ist extrem spannend, subjektive Wahrnehmungen mit Ergebnissen modernster Messtechnik abzugleichen“, sagt Imker Wick.

 

Die Kamera nimmt die Bienen bei Infrarotlicht auf: Die Algorithmen haben gelernt, Bienen zu erkennen und zu zählen (Bild: EnBeeMo)
Die Kamera nimmt die Bienen bei Infrarotlicht auf: Die Algorithmen haben gelernt, Bienen zu erkennen und zu zählen (Bild: EnBeeMo)

 

Belastbare Daten liefern

Wissenschaftlich treibt Prof. Dr. Herbert Palm, Leiter des Masterstudiengangs Systems Engineering, das Projekt EnBeeMo voran. Ziel ist es, die Volkszählung von Bienen gemeinsam mit den beiden Masteranden Lorin Arndt und Benjamin Eibl auf eine wissenschaftliche Grundlage zu stellen. „In EnBeeMo wollen wir statistisch belastbare Korrelationen von Bienenpopulationen und ihren Umwelteinflüssen herstellen – in einem ersten Schritt den natürlichen und in einem späteren Forschungsstadium den von Menschen gemachten“, sagt HM-Professor Palm.

 

Prototyp-Entwicklung

In der Erprobungsphase 2021 wurde mit einem Kamera-Vorsatz „EnBeeMo v1“ Bildmaterial von Bienen gesammelt und diese mittels sogenannter “Labels” markiert. Mit dem Material programmierte Arndt im Anschluss den Algorithmus, sodass das System automatisiert Bienen erkennen kann. Im Verlauf des Projekts wurde von dem HM-Masteranden neben der Hardware auch die Effektivität der KI verbessert. Im Anschluss entwickelte HM-Masterand Benjamin Eibl den zweiten Prototyp „EnBeeMo v2“, der durch eine Photovoltaikanlage zusätzlich autark funktioniert. Eine zusätzliche Infrarotbeleuchtung trägt zu einem homogen ausgeleuchteten und scharfen Kamerabild bei. Im Vergleich zu ähnlichen kamerabasierten Systemen beeinflusst das Licht im Infrarotbereich das natürliche Verhalten der Bienen nicht, da sie dieses nicht wahrnehmen.

 

Umweltdaten mit dem Ein- und Ausflug der Bienen zusammenbringen: Die Website von EnBeeMo zeigt das Zusammenspiel von Bienenflug und der Temperatur des Geländes an (Foto: Johanna Weber)
Umweltdaten mit dem Ein- und Ausflug der Bienen zusammenbringen: Die Website von EnBeeMo zeigt das Zusammenspiel von Bienenflug und der Temperatur des Geländes an (Foto: Johanna Weber)

 

Korrelationen zwischen Bienenverhalten und Umweltdaten herstellen

Beide Prototypen beobachten jeweils ein Bienenvolk von Imker Wick in Baldham. In der Zusammenschau der Ergebnisse mit den konkreten Umweltdaten vor Ort wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Wind- und Böengeschwindigkeit soll überprüft werden, ob sich Zusammenhänge zwischen Bienenzahl und Umweltfaktoren ergeben. Künftig soll es auf diese Weise möglich sein, fundiert Zählungen vorzunehmen, die Standortfaktoren konkreter Bienenstöcke zu bewerten und Zusammenhänge zwischen beiden zu erkennen.

 

Christiane Taddigs-Hirsch